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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于跨模态Transformer的点云语义分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116468731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310215339.2，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于跨模态Transformer的点云语义分割方法是由周勇;解泽明;赵佳琦设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态Transformer的点云语义分割方法在说明书摘要公布了：一种基于跨模态Transformer的点云语义分割方法，属于语义分割技术领域。方法注重将相机图像密集视觉信息引导到点云语义分割任务中，以完成点云语义分割任务。先将三维点云按照坐标系变换关系统一到相机图像坐标系下，然后透视投影得到三维点云的二维表示，接着计算提取得到多尺度特征图，再进行跨模态注意力融合，将相机图像与投影的点云图像进行特征级融合，最后上采样图像并进行分类，将分类结果根据逆投影变换关系投影到三维点云上即可完成点云语义分割任务。利用Transformer自注意机制来建立跨模态间特征依赖关系，结合图像和点云两个模态的特征信息，增强了模型的特征表达能力，并设计了边界性损失函数，强调语义物体的边界，从而提高了物体分割的边界精度。

本发明授权基于跨模态Transformer的点云语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态Transformer的点云语义分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、针对给定场景的三维点云和相应视野范围的相机彩色图像根据旋转矩阵R、平移矩阵T，将三维点云透视投影变换转换到二维平面上，将三维点云中共计N个点的各自4个维度数据，外加计算得到的距离共5个维度数据，组合成为二维图像N为点云数量，x、y、z为维度坐标值，H为图像高度，W为图像宽度； S2、将投影得到的二维图像和相机彩色图像分别经过基于ResNet网络处理之后分别得到4个尺度特征图和l为尺度索引，I表示二维图像经过ResNet得到的特征图，S表示相机彩色图像经过ResNet得到的特征图； S3、得到多尺度特征图和之后，取l＝1尺度的特征图和输入到Transformer中进行特征跨模态自注意，得到跨模态图像特征F1 C； S4、针对步骤S3得到的跨模态图像特征F1 C，进行双线性插值上采样步骤和CNN卷积网络处理，得到l＝1尺度的最终特征图其中，H为图像高度，W为图像宽度； S5、同理，将步骤S2中l＝2,3,4尺度的特征图逐步经过步骤S3、S4处理得到最终特征图记作特征图组 S6、得到特征图组后，将所有特征图在维度上相连接，通过卷积层得到概率体T，对概率体沿维度方向进行softmax运算来归一化概率以得到分割结果图P0； S7、计算分割结果图和真实值之间的损失，根据得到的损失值训练整个网络，直到达到限定次数，此时得到的分割结果图就是最终的分割图，选取最大概率处的维度值为预测的类别值，根据反透视投影过程得到三维点云的分割结果。

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